一种基于数字孪生和机器学习的隧道掘进机性能预测与监控系统
申请号:CN202510728983
申请日期:2025-06-03
公开号:CN120633403A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于数字孪生和机器学习的隧道掘进机性能预测与监控系统及方法,系统包括:数据采集模块、数据预处理模块、模型构建模块、性能分析模块和可视化分析模块;数据采集模块用于获取施工现场的隧道掘进机的初始数据;数据预处理模块用于对初始数据进行预处理,得到预处理后数据;模型构建模块基于预处理后数据构建预测模型和隧道掘进机的数字孪生模型;性能分析模块利用预测模型对隧道掘进机的掘进速度和推进速度进行预测得到预测结果,并将预测结果与数字孪生模型进行整合;可视化分析模块用于构建虚拟环境,并在虚拟环境中的数字孪生模型中实时查看隧道掘进机的施工进展和性能预测结果。
技术关键词
隧道掘进机
数字孪生模型
支持向量回归模型
分析模块
负折射率特性
混沌吸引子
数据采集模块
量子隧穿效应
支持向量机模型
电磁超材料
光子自旋霍尔效应
波动校准技术
超导量子干涉仪
超流体
施工现场
岩体力学参数
刀具磨损状态